各省AI产业布局，东部玩场景，西部卖算力，中部卡在了中间

　　“十五五”规划为AI产业赛道按下了加速键，全国已有23个省市区密集出台相关政策，各地喊着“差异化发展”的口号，却出现了重硬件、轻场景，重政策、轻落地的现象。

　　谁投的钱更多，不是AI产业的赢家标配，要素匹配才是关键。

　　各地AI布局，看似差异化，实则同质化。

　　目前来看，各地的AI产业政策有着惊人的默契。

　　大部分的省区都把大模型、算力中心、智能制造写进了重点发展任务，表述都高度相似。不过，AI产业终究要吃资源禀赋和产业架构，各个区域还是有所区别。

　　东部沿海省份聚焦的是场景内卷。

　　广东作为制造业大省，提出“产业与科技互促双强”，要推动电子信息、装备制造等产业智能化跃升。但其布局的智能工厂、工业互联网平台，与江苏、浙江的规划高度重叠。

　　浙江喊出“打造人工智能创新发展高地”，聚焦人形机器人、类脑智能等未来产业，但这些赛道已挤满了百度、小米等头部企业，地方若缺乏产业链配套，很可能沦为“政策空转”。

　　中部省份更多的是嫁接式布局。

　　湖南聚焦“AI+先进制造”“AI+种业”，想要将技术与传统优势产业结合，但现实是，当地AI企业数量不足广东的1/8，人才储备也严重不足。

　　湖北押注“AI+汽车”，想要依托车企发展自动驾驶，但核心算法、传感器等关键部件都依赖外部供应。

　　西部省份基本上在算力上打转。

　　贵州依托“东数西算”工程，全力发展算力产业，规划数据中心机架数超30万个，2025年国内数据中心平均利用率约65%。服务器嗡嗡作响，却没多少实际应用场景。

　　三大要素，AI布局的真正护城河是什么？

　　各地AI产业赛道的竞争差距，是数据、人才、场景这三大要素的配置能力比拼。2025年的政策风向已经明确，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》把“要素流通”放在了核心位置，那些能打通要素壁垒的地区，才真正掌握了话语权。

　　顶层设计明确要求，2025年初步建立跨区域数据共享机制。这戳中了很多地区的痛点。过去各地都在抢数据资源，往往忽视了数据质量。

　　浙江在这方面走得相对靠前，其整合全省优质临床病例资源构建智能诊疗系统，就是把“数据量”变成“数据价值”的典型案例。

　　但部分省份至今还在搞“数据孤岛”，政务数据与产业数据互不流通，即便有再多数据，也只是“沉睡的资产”。

　　人力资源社会保障部的数据显示，2025年国内AI人才缺口已突破500万，供求比例达1：10，算法工程师岗位增速为44%。这种缺口不是短期能补上的，近五年超400所高校新设人工智能专业，但培养周期至少4年，且高校人才与产业需求脱节严重。

　　东部省份凭借薪资优势虹吸人才，广东、浙江的AI技术岗平均薪资，比中西部高30%至50%，形成了马太效应。中西部省份陷入了引不来、留不住的困境，中部省份开出百万年薪招聘算法专家，最终能招来的寥寥无几，就算招来，也很难留住，因为没有产业链支撑人才发展。

　　场景落地能力决定最终成败。广东深圳的成功在于把场景做深做透，依托电子信息产业基础，推动AI与无人机、智能终端深度融合。部分省份盲目跟风搞通用大模型，投入上亿资金研发，却连一个稳定的应用场景都找不到，最终只能不了了之。

　　AI产业布局，存在哪些隐形陷阱？

　　很多地区只看到AI产业发展的政策红利，却忽视了技术瓶颈、治理滞后、同质化竞争等问题。

　　目前技术瓶颈的“卡脖子”还未完全缓解。各地砸重金建的算力中心抗风险能力不足。很多省份缺乏核心技术研发能力，所谓的“AI创新”是对现有技术的简单拼接，难以形成真正的竞争力。

　　AI技术迭代太快，伦理规范、数据安全等治理体系却未能跟上，算法偏见、隐私泄露等问题已开始显现，而多数地区的治理措施仍停留在“事后补救”阶段。《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求模型训练数据来源合规、算法可追溯，但实际执行中，很多企业为了赶进度，忽视数据合规性，导致AI产品面临巨大法律风险。重发展、轻治理的倾向，迟早会引发系统性风险。

　　同质化竞争导致资源严重浪费，超过十五个省份将AI作为重点产业，但真正有特色的布局屈指可数。低水平重复建设，不仅浪费财政资金，还会挤压真正有创新潜力的领域发展空间。

　　谁在做真差异化，谁在跟风？

　　在一片跟风潮中，也有少数省份走出了自己的路。

　　安徽合肥的“精准卡位”值得借鉴。没有东部的场景优势，也没有西部的能源优势，合肥选择押注“量子AI”，聚焦细分赛道。通过引进量子计算龙头企业，组建产学研联合体，专攻量子AI算法与硬件融合，形成了“人无我有”的特色。2025年一季度，合肥量子科技相关产业营收10.1亿元，虽然体量不大，但在细分领域的市场占有率超过20%，这种“小而精”的布局，避免了与其他省份的直接竞争，反而占据了产业链高端。

　　广东的产业深度融合展现了老牌制造业强省的底气。没有盲目跟风搞通用大模型，而是聚焦“AI+先进制造”，推动电子信息、装备制造等传统优势产业智能化升级。某家电企业通过AI视觉检测替代人工，误检率从3%降至0.1%，单厂年节省人力成本超200万元；某汽车零部件企业利用AI进行预测性维护，故障预警准确率提升至85%，停机时间减少40%。广东的实践证明，AI不是要颠覆传统产业，而是要赋能传统产业，这种立足自身、深耕细作的布局，比盲目追新更靠谱。

　　贵州作为“东数西算”核心节点，没有满足于做数据仓库，而是积极对接东部场景需求，发展算力外包+行业解决方案。针对东部医疗、金融等领域的算力需求，提供定制化算力服务，同时利用本地能源优势，发展绿色算力，吸引AI训练任务落地。2025年，贵州算力产业规模突破120亿元，其中场景化服务占比达40%，成功摆脱了“只卖算力不赚钱”的困境。

　　反面案例也不是没有。某北方省份提出“打造AI创新高地”，投入500亿建算力中心、搞大模型研发，但缺乏产业链配套和人才储备。其算力中心利用率不足35%，大模型研发因核心技术缺失被迫中止，500亿投资仅换来一堆闲置的硬件。

　　“十五五”规划为AI产业发展打开了广阔空间，但这并不意味着所有参与者都能分一杯羹。各地AI赛道的差异化布局，是资源禀赋与战略选择的博弈，那些能看清自身优势、避开跟风陷阱、打通要素闭环的地区，才能在这场持久战中笑到最后。